CNN是一种带有卷积结构的前馈神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,其中三个关键操作——局部感受野、权值共享、池化层,有效的减少了网络的参数个数,缓解了模型的过拟合问题。 卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替设置,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推...
CNN在处理一维振动信号时,通常被称为一维卷积神经网络(1D CNN)。1D CNN可以有效地提取一维信号中的特征,如音频、文本和生物序列等。与传统的时序分析方法相比,它可以通过学习更高级别的特征来更好地表示输入信号。这种网络结构在深度学习中集成了软阈值化,可以自动设置阈值,适合强噪声数据的特征学习。